規範分析:定製的供應鏈計劃

規範的分析適用於組織的任何領域。但這對於產生大量數據的供應鏈來說尤其重要。商業分析方法收集所有可能的數據，並將其轉換為準確的信息，使公司能夠了解發生了什麼和可能發生什麼，這樣他們就能設計出最佳的行動方案．

通過使用技術，例如大數據、人工智能(人工智能),數據挖掘，規定性分析幫助組織優化他們的供應計劃。此外，它使他們能夠驅動和自動化決策，以實現他們設定的目標。

什麼是規範分析?

規範分析屬於業務分析的範疇。它包括收集數據，建議行動，並預測其影響協助決策，找出最佳的解決方案。谘詢公司Gartner將規範性分析描述為一個問題的答案:“我們能做些什麼來實現_______ ?”

不像其他類型的分析(如描述性或預測性)，說明性超越了預測結果。也就是說，它建議的行動這將為公司帶來最大的利益。的學術論文規範分析:文獻綜述和研究挑戰，在國際信息管理雜誌，表明說明性分析“尋求為未來找到最佳行動方案”。作者說:“規定性分析通常被認為是提高數據分析成熟度的下一步，並提前優化決策以提高業務績效。”

規範分析是基於運籌學、預測分析和統計技術來量化未來決策的影響。通過使用當前和曆史數據，它允許公司評估可能發生的情況，並在其他備選方案中推薦最佳行動計劃。規定性分析依賴於自動化決策和提高組織運營效率的管理係統和算法。

Gartner研究預測快照:規定性分析軟件預言規範分析軟件市場將達到18.8億美元到2022年，年均複合增長率達到20.6%。根據Gartner的說法，規範分析的特點是使用圖形分析、模擬、推薦引擎、啟發式和機器學習等技術。規範性分析的工作原理是收集、調整和管理數據更好利用資源，提高經營效益。

描述性分析、預測性分析和說明性分析之間的區別

描述性分析包括收集和分析曆史數據，以查明發生了什麼並確定業務的當前狀態。預測分析另一方麵，它結合曆史數據、規則和高級算法來預測或估計可能發生的事情。它的目標是預測並領先於未來的情況。

最後,說明性分析被認為是業務分析的第三個階段因為它從公司最常用的兩種分析中獲取信息:描述性分析和預測性分析。

描述性分析、預測性分析和規定性分析之間的主要區別在於組織在分析數據後所進行的幹預類型。規定性分析幫助企業知道如何優化他們的流程，並找出他們可以做什麼以及如何做來實現這些目標——或者如果目標是消極的，就避免它們。與描述性和預測性分析相反，是說明性分析使用模擬和優化技術來確定針對特定情況的最佳行動方案．

規範分析:供應鏈應用

規定性分析支持決策與製造和物流有關，優化公司的供應鏈。規定性分析在供應鏈中的主要應用包括:

• 消費趨勢預測:規定性分析可以根據消費者的意圖進行推斷，並預測需求模式，從而做出正確的決策。計算消費趨勢可以讓你建立最優的庫存水平，以滿足需求，防止缺貨，避免庫存過多。
• 促進產品可追溯性．規定性知識促進了供應鏈上任何點上的產品(可追溯性)的實時信息，例如，它們的位置，運輸條件，以及它們所經曆的物流和製造過程。
• 加強對供應鏈信息的控製:規定性分析為實時庫存管理，使組織能夠發布即時供應訂單和準確跟蹤他們的貨物，以及其他優勢。

麥肯錫出版從優化的運營計劃中獲得更具彈性的供應鏈解釋了規範性分析如何使公司受益:“運營計劃的優化涉及在給定的業務環境和業務目標中確定一組決策的最佳選擇。這種類型的優化通常最適合提供理想決策集作為輸出的規範模型。”

規範分析將改變未來

在當今瞬息萬變、競爭激烈的市場中，消費趨勢可以導致供應鏈中斷．在這種背景下，規範性分析已經成為一個盟友，幫助公司在他們的市場中脫穎而出，成為領導者。在過去，組織利用他們的專業知識和經驗對銷售和滿足需求所需的產品數量進行粗略估計，並取得了不同程度的成功。

如今，規範分析是一種技術解決方案，可以預測未來的物流場景，並根據數據分析做出決策。的文章什麼是規範分析?6的例子“規定性分析被稱為‘數據分析的未來’，這是有充分理由的。這種類型的分析不僅僅是解釋和預測，而是建議未來的最佳行動方案。”